一种基于多源数据的药物相互作用预测方法和系统

本发明提供了一种基于多源数据的药物相互作用预测方法和系统，涉及药物相互作用预测技术领域。方法包括以下步骤：获得药物的多种特征信息；基于相似度算法计算药物特征相似度，构建药物多源特征相似度网络；基于融合方法将药物多源特征相似度网络融合，获取药物特征融合网络和药物多特征矩阵；分别基于网络扩散算法和经典机器学习算法构建基学习器，然后基于集成学习算法集成基学习器，构建药物相互作用预测模型，获得药物相互作用预测结果。本申请基于集成学习算法进行药物相互作用预测，改善了在预测药物相互作用过程中多种药物特征信息利用不充分和基于单一模型预测药物相互作用的局限性问题，提高了药物相互作用预测的准确性。